深度学习工具箱
克里斯，analizzare e加入特拉雷·克里迪迪学习
深度学习工具箱™（PreceDentemente Noto来神经网络Toolbox™）Fornisce联合国框架Per La Progettaione E L'Importalaione di Reti Neurali Proponde Con algoritmi，Modelli Pre-Adtratati E应用程序。Puoi Urilitizzare Reti Neultize Reinuali Convoluzioni（Convnet，CNN）e Reti长期短期记忆（LSTM）每个eseSuire la classificaione e la Regentione su Immagini，Serie Storiche E Dati Testuali。Puoi Costruire Architetture Di Rete Avanzate来了Reti Denerative Avversarie（Gan）e Reti Siamesi Usando Cicli di Addestramento Personfizzati，Pesi Concivisi E不同的自动化。le app e i grafici ti aiutano avestifipizzare le Attivazioni，一个典型的eanizzare learchitetture di Rete e a purnerare i progressi dell'adtamentomo。
Puoi Scambiare I Modelli Con Tensorflow™E Pytorch Attraverso IL Formato Onnx E ImportArt i Modelli da Tensorflow-Keras E Caffe。La Toolbox 万博1manbetxSupporta IL Transfer学习Con UNA图标di modelli pre-addestrati（tra cui nasnet，screezenet，Inception-V3 e Resnet-101）。
Puoi Velocizzare L'Addestameno Su工作站Con UNA OPIùGPU（COP并联计算工具箱™），同等索拉尔SU集群E Cloud，Tra Cui Istanze di GPU Nvidia®GPU云eAmazon EC2®（CON MATLAB并行服务器TM值）。
Inizia Ora：
Reti Neurali Convoluzioni
验证I模式显示每Riconostti，Volti E场景的Nelle Immagini。Costruisci e Addestra Le Reti Neurali Convoluzionali（CNN）per eseSuire L'Estrazione Di Featuring E IL Riconoscimento Delle Immagini。
重温短期内存
Apprendi Le Dipendenze一个Lungo Termine Nei Dati Semenziali包含I Segnali，I Dati Audio，I Dati Testuali E Altri Dati di Serie Storiche。Costruisci e Addestra Le Reti长期短期内存（LSTM）每个eSebuire La Classificaione e la Regressione。
LavoraRe con lstm。
accitetture di Rete
utilizza le varie struttute di Rete来了Le Peribent Clclic图（DAG）E Le Architetture Ricorrenti Per Creare La Tua Rete Di Dee Learn学习。Costruisci Architetture di Rete Avanzate来了Reti Denerative Avversarie（Gan）e Reti Siamesi Usando Cicli di Addestamento Personfizzati，Pesi Concivisi E不同的自动化。
Lavorare Con不同的Architetture di Rete。
Progettare Reti Di Die Learn
Crea Una Rete Profonda da Zero Utherizzando L'App Deep网络设计师。Importa Un Modello Pre-Adtrato，Visualizza La Struttura Della Rete，Modifica I层E层e Ottimizza I Parametri。
Analizzare Reti Di De De Die Learning
Analizza La Tua Architettura Di Rete Per IndemuareARE ED Eseguire IL Debug di Errori，Avvisi E问题IDCompatibilitàDei层Prima Dell'Advestamento。Visualizza La Topologia di Rete e Dettagli来了我Parametri Assimilabili E Le Attivazioni。
Analizzare Un'Architettura Di Rete Di Dee Learn学习。
转移学习
Accedi Alle Reti预adaStrate e Usale four Punto diPartivitàeTraasferireStaveamentàeTraasferireStaveamenteLe Featuring Apprese aUn'attivitàpordera，Utilizzando联合国Numero Irguleore di Immagini Aldestrate。
Modelli Pre-Addestrati
Accedi Alle ultime Reti预乘以诱导枪管Una Ricerca Con Una Sola Riga Di Codice。importa.Modelli Pre-AddestratiTRA CUI Inception-V3，Scriezenet，NASnet E Googlenet。
Analisi di Modelli di Reti Neurali Profonde。
Progresso Dell'Addestamento.
Igni Iterazione Con Grafici di Varie Metriche的Visualizza i Progressi Dell'Addestameno。Rappresenta Le MetriChe Di Convalida Rispetto A Quelle di Addestramento Per Analizzare Visivamente L'Formuale过度装备Della Rete。
监视器I Progressi Dell'Addestrameo del proprio modello。
Attivazioni di Rete.
Estrai Le Attivazioni Corrispondenti A联合国图层，Visualizza Le Featuring Apprese E Addestra Un Classificatore DI机器学习Usando Le Attivazioni。美国L'Appoccio Grand-Camper Per Capirede Dec Classificaione di Una Rete Di Dee Learn学习。
VisualizzareLeativazioni。
Convertitore Onnx.
importa ed esporta i modelli onnx在matlab®每L'InteroperabilitàConAltri Framework Di Dee Deave学习。Onnx Permette di Addestrare I Modelli在UN Framework E Di Trasferirli每只地狱A联合国Altro。utilizza.GPU编码器™每个遗嘱CODICE CUDA OTTIMIZZIZAGA EMatlab Coder™每个遗传性Codice C ++每IL Modello DI Importatore。
Sfruttare l'Interoperabilitàconi框架di深度学习。
ImportAtore di Modelli da Tensorflow-Keras
Matlab Importa i Modelli da Tensorflow-keras每个Irgenza Ed esegui IL转移学习。utilizza.GPU编码器™每个遗嘱CODICE CUDA OTTIMIZZIZAGA EMatlab Coder™每个遗传性Codice C ++每IL Modello DI Importatore。
Importatore di Modelli da Caffe
Importa Modelli da Caffe Model动物园在Matlab in Perligenza Ed esegui IL转移学习。
Importare Modelli da Caffe模型动物园在Matlab。
Accelerazione GPU.
Accelera L'Addestrantamo Del深度学习E L'Inferenza Con GPU NVIDIA广告Alte Prestazioni。Puoi eseSuire l'Addestramento苏Una GPU一个工作站Singola对立Sfruttarepiùgpu con i sistemi dgx nei数据中心o nel cloud。Possibile Utilizzare Matlab Con并行计算工具箱e la maggior parte delle gpu nvidia per cuda令人讨厌®Che Hanno Una.Covelitàdielaborazionepari o superiore a 3.0。
Accelerazione Con GPU。
Accelerazione云
Riduci Il Numero di Addestramei del Dee Learn学习Con Istanze云。Urilizza Le Istanze di GPU广告Alte Prestazioni Per Ottenere Risultati Migliori。
Accelera L'Addestramento Nel Cloud Con Paralling Computing Toolbox E Matlab Parallel Server。
分布式计算
esegui l'addestrantamo del深刻学习supiùprocessori e服务器在Una Rete Utilizzando Matlab并行服务器。
Solkiare LeCompactàdel深度学习在平行中的E Nel云。
分销应用程序独立
utilizza.Matlab Compiler™E.MATLAB编译器SDK™每分布Reti Addestrare来Librerie ConfiveS C ++，装配Microsoft Net®，classi java.®e pacchetti python.®傣族Programmi Matlab Con Modelli Di Dee Learn学习。
Condiveere程序MI MATLAB独立CON MATLAB编译器。
重新监督
Addestra Le Reti Neulti Supercillyi监督Per Modellare e Controllare Sistemi Dinamici，Classificare Dati Rumorosi E Prevedere Femiuti Futuri。
重温神经石超级契齐。
重温未经监督
Trova Relazioni Tra I Dati E DefofisiSci AutomaticAlice Di Classificazione Lasciando Che La Rete Supiciale Si Adatti继续连续AI Nuovi输入。美国Reti自我组织非监督，层竞争自组织地图。
自组织地图。
autocodicificatori Impilati.
eSegui La Traasformazione Delle特色尺寸贝斯戴塞迪亚蒂·格里自动剧院迪亚迪·迪亚蒂·伊德德诺特色èChepossibile Urilitizzare Autocodificatori Impilati每L'Apprendo Sumplistato Mediante Addestrameo E堆叠DiPińcodificatori。
Autocodificatore Impilato。
Flessibilitàdi addestramento.
Addestrameno Di Architetture di Rete Avanzate Urilitizzando Cicli di Addestramento Perserfizzati，Dimiterenziazione Automatica，Pesi Condivisi E Funzioni Di Perdita Perfuidzyate
Reti di深度学习
Costruzione di Reti Generation Avversarie（Gan），Reti Siamesi，AutoEncoder Variazionali E Reti Di Attenzione
前elaborazione dei dati
Consentere di migliorare le prestazioni di addestramento ultrizzandopiùopzioni diqualizzione dei dati
Visualizzazione.
mappatura delle carateristiche con forte empetto di Attivazione dei dati di输入unlacizzo lasensibilitàlll'occlusione
RETI多输入，多输出
Addestramento di Reti ConPiù输入EPIù输出
重温短期内存（LSTM）
Calcolo Delle Attivazioni dei livelli媒体
万博1manbetx每个onnx的支持
Esportazione di Reti CheComano Livelli CNN E LSTM e Reti Cn IncludoNo Inclinalo Innx中的Livelli CNN 3D
vedi le.注意di rilascioPer Ultoriori Informazioni Su Queste Carateristiche E Sulle Funzioni Corrispondenti。
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Progettare，Costruire eVisualizzare Reti Di Di Die Learning
海米曼德？
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